Evrimsel oyun teorisi

Evrimsel oyun teorisi olarak da adlandırılan, evrimsel oyunlar teorisi , uygulanmasıdır oyun teorisi çalışmalarına evrim içinde popülasyonlarının biyolojisi . Darwinci rekabetin modellenebileceği bir rekabet , strateji ve analiz çerçevesi tanımlar . 1973'te John Maynard Smith ve George R. Price tarafından yarışmaların resmileştirilmesiyle ortaya çıktı, stratejiler olarak analiz edildi ve rakip stratejilerin sonuçlarını tahmin etmek için kullanılabilecek matematiksel kriterler.

Evrimsel oyun teorisi, popülasyondaki rekabetçi stratejilerin sıklığından etkilenen strateji değişikliğinin dinamiklerine daha fazla odaklanmasıyla klasik oyun teorisinden farklıdır.

Evrimsel oyun teorisi, Darwinci evrimdeki özgecil davranışın temelini açıklamaya yardımcı oldu. Ekonomistlerin , sosyologların , antropologların ve filozofların ilgisini çekmiştir .

Tarih

Klasik oyun teorisi

İşbirlikçi olmayan oyunların klasik teorisi, John von Neumann tarafından rakipler arasındaki rekabetlerde en uygun stratejileri belirlemek için geliştirildi . Bir yarışma, tümünün vuruş seçeneği olan oyuncuları içerir. Oyunlar tek tur veya tekrarlı olabilir. Bir oyuncunun hamlelerini yaparken kullandığı yaklaşım stratejisidir. Kurallar, oyuncuların vuruşlarının sonucunu yönetir ve sonuçlar oyuncular için kazanç sağlar; kurallar ve ortaya çıkan kazanımlar, karar ağaçları veya kazanç matrisi olarak ifade edilebilir . Klasik teori, oyuncuların mantıklı seçimler yapmasını gerektirir. Her oyuncu kendi hamle seçimini yapmak için rakiplerinin stratejik analizini hesaba katmalıdır.

Ritüelleştirilmiş davranış sorunu

Evrimsel oyun teorisi, rekabetçi bir durumda hayvanların ritüelistik davranışlarını açıklama probleminden doğdu: "Hayvanlar, kaynaklar için yarışmalarda neden bu kadar 'beyefendi ya da hanımefendi' oluyor?" Ünlü etologlar Niko Tinbergen ve Konrad Lorenz, türlere fayda sağladığı için böyle bir davranışın var olduğunu öne sürdüler. John Maynard Smith , bunun Darwinci düşünceyle bağdaşmadığını, yani seçimin bireysel düzeyde yapıldığını, böylece kişisel çıkar ödüllendirilirken kamu yararı arayışının ödüllendirilmediğini hissetti . Maynard Smith, matematiksel bir biyolog olarak, Richard Lewontin'in bu teoriyi kullanma girişimleri başarısız olmasına rağmen, George Price tarafından önerilen oyun teorisine döndü .

Klasik oyun teorisini evrimsel oyun teorisine uyarlayın

Maynard Smith, oyun teorisinin evrimsel bir versiyonunun, oyuncuların rasyonel davranmasını değil, sadece stratejiye sahip olmasını gerektirdiğini fark etti. Bir oyunun sonuçları, bu stratejinin ne kadar iyi olduğunu gösteriyor, tıpkı evrimin hayatta kalma ve üreme yeteneği için alternatif stratejileri test etmesi gibi. Biyolojide stratejiler, bir bireyin eylemini bilgisayar programlarıyla kıyaslayarak kontrol eden kalıtsal özelliklerdir . Bir stratejinin başarısı, rekabetçi stratejilerin varlığında (kendisi dahil) stratejinin kalitesine ve bu stratejilerin kullanılma sıklığına göre belirlenir. Maynard Smith çalışmalarını Evolution and the Theory of Games ( Evolution and Game Theory ) adlı kitabında anlattı .

Katılımcılar kendilerinin olabildiğince çok kopyasını üretmeyi hedefler ve kazanç, yetenek birimleri (üreme kapasitesinin göreli değeri) cinsinden ifade edilir. Hala birçok rakibi olan çok oyunculu bir oyun. Kurallar, kopyalayıcı dinamiklerini, başka bir deyişle, en uygun oyuncuların popülasyonda kendilerinin daha fazla kopyasını nasıl üreteceklerini ve bir kopyalayıcı denkleminde daha az uygun olanın nasıl ortadan kaldırılacağını içerir. Çoğalıcıların dinamikleri kalıtımı modeller ancak mutasyonu değil ve basitlik uğruna eşeysiz üremeyi varsayar . Oyunlar, bitiş koşulları olmaksızın tekrar tekrar oynanır. Sonuçlar, popülasyondaki değişikliklerin dinamiklerini, stratejilerin başarısını ve ulaşılan denge durumlarını içerir. Klasik oyun teorisinin aksine, oyuncular stratejilerini seçmezler ve değiştiremezler: bir stratejiyle doğarlar ve yavruları da aynı stratejiyi miras alır.

Evrimsel oyunlar

Şablonlar

Evrimsel oyun teorisi, rekabet (oyun), doğal seçilim (eşleyici dinamikler) ve kalıtım dahil olmak üzere Darwinci evrimi kapsar. Evrimsel oyun teorisi, grup seçimi, cinsel seçilim , fedakarlık, ebeveyn bakımı, birlikte evrim ve ekolojik dinamiklerin anlaşılmasına katkıda bulunmuştur . Bu alanlardaki pek çok mantık dışı durum, bu modellerin kullanımıyla sağlam bir matematiksel temele oturtulmuştur.

Oyunlarda evrim dinamiklerini incelemenin olağan yolu, eşleyici denklemleri kullanmaktır. Belirli bir strateji kullanan organizma oranının büyüme oranını gösterirler ve bu oran, o stratejinin ortalama kazancı ile bir bütün olarak nüfusun ortalama kazancı arasındaki farka eşittir. Sürekli çoğaltıcı denklemleri sonsuz popülasyon, sürekli zaman, tam karıştırma ve stratejilerin çoğaldığını varsayar. Çekicilerin denklem (sabit sabit noktalar) evrimsel sabit durumuna eşittir. Tüm "mutant" stratejilere dayanabilen bir strateji, evrimsel olarak kararlı kabul edilir. Hayvan davranışı bağlamında, bu genellikle bu stratejilerin programlandığı ve genetik tarafından güçlü bir şekilde etkilendiği anlamına gelir , böylece herhangi bir aktör veya organizmanın stratejisini bu biyolojik faktörler tarafından belirlenir.

Evrimsel oyunlar, farklı kuralları, kazançları ve matematiksel davranışları olan matematiksel nesnelerdir. Her "oyun", organizmaların karşılaştığı farklı sorunları ve hayatta kalmak ve çoğalmak için benimseyebilecekleri stratejileri temsil eder. Evrimsel oyunlara genellikle orijinal isimler verilir ve belirli bir oyunun genel durumunu tanımlayan hikayeler anlatılır. Temsili oyunlar arasında tavuk oyunu , [1] yıpratma savaşı , [15] geyik avı , üretici-vurguncu durumu, müştereklerin trajedisi ve mahkumun ikilemi bulunmaktadır . Bu oyunların stratejileri arasında Falcon ( Faucon ), Bourgeois ( Bourgeois ), Essayeur ( Prober ), Assessor ( Assessor ) ve Riposteur ( Retaliator ) bulunmaktadır. Söz konusu oyunun kurallarına göre farklı stratejiler birbirleriyle rekabet etmekte, sonuçları ve davranışları belirlemek için matematik kullanılmaktadır.

Şahin güvercini

Maynard Smith'in analiz ettiği ilk oyun, klasik Falcon-Dove oyunuydu (veya tavuk oyunu; Falcon-Dove adı, Maynard Smith tarafından Vietnam Savaşı sırasında yaygın olan politik vizyonların tanımlarından seçildi). Paylaşılabilir bir kaynak için rekabeti tanımlayan Lorenz ve Tinbergen problemini analiz etmek için tasarlandı. Yarışmacılar Falcon veya Dove olabilir. Bunlar, aynı türün farklı stratejilere sahip iki alt türü veya morfudur. Falcon ilk başta saldırgandır, sonra durum o kazanana veya yaralanana (kaybeden) kadar savaşa döner. Güvercin başlangıçta saldırganlığını gösterir, ancak (savaşa doğru) büyük bir tırmanışla karşı karşıya kalırsa, sığınak için kaçar. Güvercin böyle bir tırmanışla karşılaşmazsa kaynağı paylaşmaya çalışır.

Falcon-Dove oyunu için ödeme matrisi
Falcon ile tanış Colombe ile tanışır
eğer Falcon V / 2 - C / 2 V
eğer Colombe 0 V / 2

Kaynağa bir V değeri verilirse, bir savaşın kaybından kaynaklanan hasarın maliyeti C'dir:

Bununla birlikte, gerçek ödeme, belirli bir yarışma gerçekleştiğinde popülasyondaki Şahin ve Güvercin yüzdesinin bir temsilini oluşturan bir Şahin veya Güvercin ile karşılaşma olasılığına bağlıdır. Bu da daha önceki tüm yarışmaların sonuçlarına göre belirlenir. C'yi kaybetmenin maliyeti, V'yi kazanmanın değerinden (doğadaki normal durum) daha büyükse, matematik, evrim perspektifinden istikrarlı bir stratejiye yol açar ( İngilizce Evrimsel Kararlı Strateji için ESS ). Falcon popülasyonu V / C'dir. Yeni Şahin veya Güvercinler popülasyonu geçici olarak rahatsız ederse, nüfus bu denge noktasına geriler. Falcon-Dove oyununun özeti, hayvanlar arasındaki çoğu yarışmanın neden bu yarışmalarda doğrudan dövüşten ziyade sadece ritüel dövüş davranışlarını içerdiğini açıklıyor. Sonuç, Lorenz'in önerdiği gibi türün iyi davranışına hiç bağlı değildir, sadece sözde bencil genlerin eylemlerinin katılımına bağlıdır .

Yıpratma savaşı

Faucon-Colombee oyununda, kaynak paylaşılabilir, bu da çift yarışmada buluşan iki Güvercin'e ödeme sağlar. Kaynak paylaşılabilir olmadığında, ancak başka bir yerde yedeklenerek ve denenerek alternatif bir kaynak mevcut olduğunda, saf Falcon veya Dove stratejileri daha az etkilidir. Paylaşılamayan bir kaynak, bir yarışmayı kaybetmenin yüksek maliyetiyle (olası yaralanma veya ölüm) birleştirilirse, Falcon ve Dove'un kazançları daha da azalır. Daha düşük bir maliyet gösterme, blöf yapma ve kazanmayı beklemeye yönelik daha güvenli bir strateji, bu durumda uygulanabilir - bir blöf stratejisi. Daha sonra oyun, maliyetleri veya çözümlenmemiş uzatılmış bir çalışmanın maliyetlerini göstermesi nedeniyle, maliyet biriktirme işlemlerinden biri haline gelir. Bu aslında bir müzayededir; Kazanan, en yüksek maliyeti alacak olan yarışmacıdır ve kaybeden kazananla aynı maliyeti alır, ancak kaynak yoktur. Ortaya çıkan evrimsel oyun teorisi matematiği, optimum bir zamanlı blöf stratejisine yol açar.

Gerçekten de, bir yıpratma savaşında, kararlı ve öngörülebilir herhangi bir strateji kararsızdır, çünkü sonunda mevcut öngörülebilir stratejiden daha iyi olabileceği gerçeğine dayanan bir mutant strateji ile değiştirilecektir. Kazandığından emin olmak için. Bu nedenle, bir Bluffers popülasyonunda yalnızca rastgele ve öngörülemeyen bir strateji sürdürülebilir. Rakipler, karma bir stratejinin (rakibin stratejisinde birkaç, hatta birkaç olası eylemin olduğu bir strateji) etkili bir şekilde rastgele bir teklif yaparak, aranan kaynağın değerine bağlı olarak katlanılacak kabul edilebilir bir maliyet seçerler. Bu, belirli bir V değeri kaynağı için tekliflerin dağıtımını uygular, burada belirli bir rekabet için teklif bu dağıtımdan rastgele seçilir. Dağılım (bir ESS), herhangi bir karma strateji ESS için geçerli olan Bishop-Cannings teoremi kullanılarak hesaplanabilir. Bu yarışmalardaki dağıtım işlevi Parker ve Thompson tarafından şu şekilde belirlendi:

Bu "karma strateji" çözümünde belirli bir maliyet m için Çıkışların kümülatif popülasyonu şu şekildedir :

yandaki grafikte gösterildiği gibi. Aranan kaynağın daha büyük bir değerinin daha uzun bekleme sürelerine yol açtığına dair sezgisel duygu doğrulanmıştır. Bu, evrim teorisinin matematiğinin öngördüğü gibi yarışmalardan kopma zamanının olduğu üreme alanları için yarışan erkek gübresi sineklerinde olduğu gibi doğada görülür .

Yeni stratejilerin ortaya çıkmasına izin veren asimetriler

Bir yıpratma savaşında, hiçbir şey rakibe bir teklifin boyutunu işaret etmemelidir, aksi takdirde rakip artçı sarsıntıyı etkili bir karşı stratejide kullanabilir. Bununla birlikte, uygun asimetri varsa, yıpratma savaşında bir blöfçüye daha uygun olabilecek bir mutant strateji, burjuva stratejisi vardır. Le Bourgeois, çıkmazdan kurtulmak için bir tür asimetri kullanıyor. Doğada, böyle bir asimetri, bir kaynağa sahip olmaktır. Strateji, kaynağa sahipse bir Falcon gibi oynamak, ancak kendini gösteriş yapmak ve eğer yoksa geri çekilmektir. Bu, Faucon'dan daha fazla bilişsel yetenek gerektirir, ancak Burjuva, mantis karidesi ve benekli ağaç kelebeklerdeki yarışmalar gibi birçok hayvan yarışmasında yaygındır .

Sosyal davranış

Gübre sineği ( Scatophaga stercoraria ), yıpratma savaşının oyuncu benzeri bir organizması. 
Burjuva stratejisi kullanarak barınağını koruyan bir mantis karidesi . 

Falcon-Dove ve War of Usury gibi oyunlar, bireyler arasındaki saf rekabeti temsil eder ve hiçbir sosyal unsuru yoktur. Sosyal etkilerin geçerli olduğu durumlarda, rakiplerin stratejik etkileşim için dört olası alternatifi vardır. Bu, "+" işaretinin bir avantajı temsil ettiği ve "-" bir maliyeti işaret ettiği soldaki şekilde gösterilmektedir.

Sağdaki şekil, evrimsel oyun teorisi çerçevesinde yaklaşılan asimile edilebilir hayvan stratejilerinin iki örneğini göstermektedir: Davranışları inceleyerek, ardından bir yarışmada elde edilen kaynakların hem maliyetlerini hem de değerini belirleyerek, bir organizmanın varsayılan stratejisi bu şekilde olabilir onaylanmış.

Bencil Gen Savaşları

İlk bakışta, evrimsel oyunların rakipleri, her nesilde doğrudan oyuna katılan bireyler gibi görünebilir.Ancak bireyler yalnızca bir oyun döngüsünü deneyimler ve daha ziyade, süre boyunca birbirleriyle çatışan stratejilerdir. birkaç nesil boyunca bu oyunlardan. Yani nihayetinde tam bir rekabeti oynayan genler - stratejinin bencil genleri. Çekişme genleri bir bireyde ve bir dereceye kadar tüm ailelerinde mevcuttur. Bu bazen hayatta kalmayı mümkün kılan stratejileri derinden etkileyebilir, özellikle de iş birliği ve ayrılma sorunları söz konusu olduğunda. Ebeveyn seçim teorisiyle tanınan William Hamilton, bu durumların çoğunu oyun teorisi modellerini kullanarak araştırdı. Av yarışmalarında ebeveyn tedavisi, sosyal böcek davranışının birçok yönünü, ebeveyn / çocuk etkileşimlerindeki özgecil davranışı, karşılıklı koruyucu davranışları ve işbirliğine dayalı çocuk bakımını açıklamaya yardımcı olur . Bu oyunlar için Hamilton, bir bireyin yavrularını ve ailede bulunan herhangi bir yavru eşdeğerini içeren genişletilmiş bir yetenek biçimi - kapsayıcı yetenek - tanımladı.

Ebeveyn Seçiminin Matematiği
Ebeveyn seçimi kavramı aşağıdaki gibidir: kapsayıcı uygunluk = uygunluğa kişisel katkı + ilgili tüm bireylerin katkısı .

Uygunluk (veya seçici değer) ortalama popülasyona göre ölçülür; örneğin, bir uygunluk = 1, nüfusun ortalama oranında büyüme anlamına gelir, bir uygunluk <1, nüfusun payında bir azalma (kaybolma) anlamına gelir, bir uygunluk> 1, nüfusun payında bir artış (iyileşme) anlamına gelir .

Bir bireyin bunla ağırlık i kendi özel fitness toplamıdır bir i eşittir akrabalık derecesine göre ağırlıklı istisnasız her ilgili bireyin özel uygunluğu ekleme meydana getirmek üzere, toplamı her R j * b j burada r j , belirli bir ebeveynin akrabalığı ve b j , söz konusu ebeveynin uygunluğudur, bu da şunu verir:

Şimdi, bireysel varsa ben w, bundan sonra "bu kaybı telafi" edebilmek amacıyla, fitness maliyeti C kabul ederek "1'e ortalama kendi fitness eşdeğer" onun kurban ı hep 1'e eşit olmalıdır (veya daha büyük 1) ... ve toplamı temsil etmek için R * B kullanırsak, şunu elde ederiz:

1 <(1-C) ile RB .... ya da yeniden düzenleme ..... ile R> C / B .

Hamilton, Robert Axelrod ile çalışmak için akrabalık ilişkisinin ötesine geçerek karşılıklı fedakarlığın devreye girdiği akrabalık dışı koşullar altında kooperatif oyunları analiz etti.

Eusosyallik ve ebeveyn seçimi

Tüm sosyal böceklerde, işçiler üreme haklarını kraliçeleri lehine kaybeder . Bu işçilerin genetik yapısına dayanan ebeveyn seçiminin onları özgecil davranışa yatkın hale getirebileceği öne sürülmüştür. Çoğu sosyal böcek toplumunda haplodiploid cinsel dürtü vardır , bu da işçilerin alışılmadık şekilde birbirine yakın olduğu anlamına gelir.

Bununla birlikte, böcek tümtoplumluluğunun bu açıklamasına, Nowak ve Wilson gibi, evrimsel oyun teorisinin tartışmalı bir alternatif açıklamasını yayınlayan ve bu böcek türleri için grup seçimi etkilerine dayanan tartışmalı bir alternatif açıklama yayınlayan Nowak ve Wilson gibi birkaç önemli evrimci oyun teorisyeni itiraz etti.

Mahkum ikilemi

Darwin'in kendisi tarafından tanınan evrim teorisindeki bir zorluk, fedakarlık sorunuydu. Seçimin temeli bireysel düzeyde ise, fedakarlık anlamsızdır. Ancak grup düzeyindeki evrensel seçilim ( bireyin değil türlerin iyiliği için ) oyun teorisinin matematiksel testini geçmez ve kesinlikle doğada genel olarak bunu yapmaz. Yine de birçok sosyal hayvanda özgecil davranış mevcuttur. Bu paradoksun çözümü, evrimsel oyun teorisinin mahkumun ikilem oyununa - kooperatif ya da kooperatif kaçışının faydalarını test eden bir oyun - uygulamasında bulunabilir. Oyun teorisinin tamamında kesinlikle en çok çalışılan oyundur.

Mahkumun ikilemini analiz etmek, tekrarlayan bir oyun gibidir. Bu, yarışmacılara oyunun önceki turlarında defolmalarının intikamını alma şansı verir. Birçok strateji test edilmiştir; En iyi rekabet stratejileri, gerekirse ihtiyatlı bir yanıtla genel işbirliğidir. En ünlüsü ve en başarılılarından biri, basit bir algoritma ile modellenebilen "render için bir kredi" dir.

procedure tit-for-tat EventBit:=Trust; do while Contest=ON; if Eventbit=Trust then Cooperate else Defect; if Opponent_Move=Cooperate then EventBit:=Trust else Eventbit:=NOT(Trust); end;

Bir oyun turunun ödemesi, tek bir oyun turu için kazanç matrisi ile tanımlanır (aşağıdaki 1 numaralı çubuk grafikte gösterilmiştir). Çok turlu oyunlarda, farklı seçenekler - İşbirliği veya Yenilgi - herhangi bir sırayla alınabilir ve bu da bazı kazançlarla sonuçlanır. Bununla birlikte, "geri dönüş için kredi" gibi çeşitli çok turlu stratejiler için genel kazançların belirlenmesinde önemli olan, çoklu turlar üzerindeki birikimli kazançlardır.

Örnek 1: Basit tek turlu mahkum ikilem oyunu. Klasik Prisoner's Dilemma oyunu, oyuncuya kaçarlarsa (ihanet ederlerse) ve partnerleri işbirliği yaparsa (bu seçim günaha denir) maksimum kazanç sağlar. Bununla birlikte, oyuncu işbirliği yapar ve ortağı başarısız olursa, olası en kötü sonucu alır ("güvercinler" ödülü). Bu koşullar altında, en iyi seçenek (bir Nash dengesi ) kaçmaktır.

Örnek 2: Mahkumun İkilemi birden fazla turda oynandı. Kullanılan strateji, bir önceki sıradaki bir ortak tarafından gerçekleştirilen eyleme göre davranışları değiştiren - yani işbirliğini ödüllendiren ve kaçmayı cezalandıran "bir geri dönüş için kredi" dir. Bu stratejinin birçok turda biriken kazançlar üzerindeki etkisi, hem oyuncuların kooperatifi için daha yüksek bir ödeme hem de gösterilmeme durumunda daha düşük bir ödeme sağlamaktır. Bu, hata yapma eğilimini ortadan kaldırır. "Güvercinler" in kazancı da azalır, ancak saf bir kaçış stratejisinin "istilası" tamamen ortadan kaldırılmaz.

Özgeciliğe giden yollar

Bir bireyin kendisine C bedeli karşılığında, başka bir bireye B faydası sağlayan bir strateji uyguladığında fedakarlık vardır. Maliyet, hayatta kalma ve üreme mücadelesine katkıda bulunan bir kapasite veya kaynak kaybı veya kişinin kendi hayatta kalması için ek bir risk olabilir. Özgecilik stratejileri şu şekilde ortaya çıkabilir:

Tür Şunlar için geçerlidir: Durum Matematiksel etki
Ebeveyn seçimi - (ilgili rakiplerin uygunluğu dahil) Ebeveynler - genetik olarak ilgili kişiler Evrim Oyunundaki katılımcılar, stratejinin genleridir. Bir birey için en iyi ödül, mutlaka gen için en iyi ödül değildir. Herhangi bir nesilde, oyuncunun geni SADECE bir bireyde DEĞİL, bir İlgili Gruptadır. Doğal seleksiyon, İlgili Grup için mümkün olan en iyi fiziksel koşulu elde etmeyi mümkün kılar. Bu nedenle, bireyler adına özveri içeren stratejiler genellikle kazanır - evrimsel olarak istikrarlı stratejiler. Bu özverili fedakarlığın gerçekleşmesi için hayvanların oyunun bir bölümünde bir aile grubunda yaşaması gerekir. Oyunlar Fitness Inclusive'i dikkate almalıdır. Yetenek işlevi, toplam genetik popülasyona göre her biri akrabalık derecesine göre ağırlıklandırılmış bir grup ilgili yarışmacının birleşik yeteneğidir. Oyunun bu gen merkezli görüşünün matematiksel analizi Hamilton'un kuralına götürür; buna göre fedakar bağışçının akrabalığı, özgecil eylemin maliyet / fayda oranından daha büyük olmalıdır:R> C / B ile R akrabalık, C maliyet ve B fayda
Doğrudan karşılıklılık İkili ilişkilerde iyilik yapan rakipler (bir birey diğerine karşı) "Benimkini kaşırsan sırtını kaşırım" oyun teorisinin bir düzenlemesi. Çok turlu bir oyunda bir çift kişi iyilik alışverişinde bulunur. Bireyler kendi aralarında ortak olarak tanınırlar. "Doğrudan" terimi geçerlidir çünkü geri dönüş iyiliği özellikle yalnızca birey çiftinin partnerine verilir. Çok turlu oyunun özellikleri, kaçma tehlikesine ve potansiyel olarak her turda daha az kooperatif kazanımına yol açar, ancak bu tür bir kusur sonraki turda cezaya neden olabilir - bu da oyunu mahkum için tekrarlanan bir ikilem haline getirir. Bu nedenle "render için ödünç verilen" stratejiler ailesi ön plana çıkıyor.
Dolaylı karşılıklılık Rakipler, akraba olsun ya da olmasın, iyilik alışverişinde bulunur ancak ortaklık olmadan. Geri dönen bir iyilik "ima edilir", ancak onu verecek belirli bir tanımlanmış kaynak yoktur. Bu davranış "Ben senin sırtını kaşıyorum, bir başkasının sırtını kaşırsın, bir başkası benimkini kaşır (muhtemelen)" şeklindedir. İade edilen iyilik belirli bir yerleşik ortaktan gelmiyor. Dolaylı karşılıklılık potansiyeli, belirli bir organizma için, uzun bir süre boyunca etkileşime girebilen bir grup bireyde yaşıyorsa mevcuttur.

İnsanın ahlaki sistemin kurulmasındaki davranışlarının yanı sıra, insan toplumundaki bireylerin bireysel itibarlarını desteklemek için önemli ölçüde enerji kullanmasının, toplumların stratejilere bağımlılığının doğrudan bir etkisi olduğu, dolaylı karşılıklılık olduğu ileri sürülmüştür.

Doğrudan misilleme imkansız olduğu için oyun iltica konusunda çok hassastır. Bu nedenle, dolaylı karşılıklılık, geçmiş işbirliği davranışının bir ölçüsü olan sosyal bir puan oluşturmadan işe yaramayacaktır. Matematik, Hamilton kuralının değiştirilmiş bir versiyonuna yol açar: Q> C / B, burada Q (sosyal puanı bilme olasılığı) maliyet / fayda oranından büyük olmalıdır

Sosyal puanı kullanan kuruluşlara Ayrımcılar denir ve basit doğrudan karşılıklılık stratejilerinden daha yüksek düzeyde bilgi gerektirir. Evrimsel biyolog David Haig'in dediği gibi: “Doğrudan karşılıklılık için bir yüze ihtiyacınız var; dolaylı karşılıklılık için bir isme ihtiyacınız var. "

Evrimsel olarak istikrarlı strateji

Evrimsel kararlı strateji (SSE veya ESS ) ile benzerlik göstermektedir Nash'in denge ancak matematiksel olarak genişletilmiş kriterlere klasik oyun teorisinde. Nash'in Dengesi, bir oyuncunun diğerlerinin stratejilerine bağlı kalması koşuluyla mevcut stratejisinden sapmasının mantıklı olmadığı bir oyun-oynama dengesidir. Bir ESS, çok büyük bir rakip popülasyonunda, başka bir mutant stratejinin mevcut dinamiği bozmak için popülasyona girmeyi başaramadığı bir oyun dinamiğidir (bu, popülasyonun bileşimine bağlıdır). Bu nedenle, başarılı bir strateji (ESS ile) hem kıt olduğunda rakiplere karşı etkili olmalıdır - önceki rakip nüfusa girmek ve daha sonra popülasyonda yüksek oranda başarılı olduğunda - savunma haline gelmek. Bu, stratejinin kendisi gibi başkalarıyla rekabet ederken başarılı olması gerektiği anlamına gelir.

ESS şu değildir:

  • optimal bir strateji: bu, uygunluğu en üst düzeye çıkarır ve birçok ESS durumu, bir fitness ortamında elde edilebilecek maksimum uygunluğun oldukça altındadır (bir örnek için karşısındaki Falcon-Dove grafiğine bakın);
  • tekil bir çözüm: çoğu zaman, bir rekabet durumunda ESS'nin çeşitli koşulları mevcut olabilir; belirli bir rekabet, bu olasılıkların herhangi birinde dengelenebilir, ancak daha sonra çevresel koşulların büyük ölçüde bozulması, çözümün ESS'nin alternatif durumlarından birine geçmesine neden olabilir;
  • her zaman mevcuttur: ESS olmaması mümkündür; ESS'siz evrimsel bir oyunun bir örneği , yan benekli kertenkele ( Uta stansburiana ) gibi türlerde bulunan taş-kağıt-makas oyunudur ;
  • yenilmez bir strateji: SSE yalnızca dokunulmaz bir stratejidir.

ESS'nin durumu, bir ESS'yi belirlemek için popülasyon değişiminin dinamiklerini keşfederek veya bir ESS'yi tanımlayan kararlı durağan nokta koşulları için denklemleri çözerek çözülebilir. Örneğin, Falcon-Dove oyununda, güvercinlerin fiziksel formunun şahinlerinkiyle tamamen aynı olacağı statik bir popülasyon karıştırma koşulu olup olmadığına bakabiliriz (bu nedenle ikisi, eşdeğer büyüme oranlarına sahiptir - a statik nokta).

Bir Falcon ile tanışma şansı p olsun ; bu yüzden bir güvercinle tanışma şansı

Let WFaucon = Falcon kazansın

WFaucon = Bir Dove ile karşılaşma şansını kazanma + Bir Şahinle karşılaşma şansını kazanma

Kazanç matrisinin sonuçlarını alalım ve bunları yukarıdaki denkleme entegre edelim:

Aynı şekilde bir Güvercin için:

Yani :

İki fitness, Falcon ve Dove'un dengelenmesi:

Ve p için çözünürlük:

Dolayısıyla, Nüfus Yüzdesinin bir ESS olduğu "statik nokta" için çözünürlük öyle .

Benzer şekilde, eşitsizlikleri kullanarak, bu SSE durumuna giren ek bir Falcon veya Dove mutantının, türüne daha az uygun olduğu gösterilebilir - hem gerçek bir Nash dengesi hem de bir ESS. Bu örnek, rekabette yaralanma veya ölüm riskleri (C maliyeti ile temsil edilir) potansiyel ödülden (V fayda değeri ile temsil edilir) önemli ölçüde daha yüksek olduğunda, istikrarlı popülasyonun saldırganlar ve Güvercinler arasında karışacağını ve oran olduğunu göstermektedir. Güvercinlerin sayısı saldırganlarınkini aşacak. Bu, doğada gözlemlenen davranışları açıklar.

Kararsız oyunlar, döngüsel kalıplar

Taş kağıt makas

Çocuk oyuncağı olduğu ortaya çıkan evrimsel bir oyun, taş-kağıt-makas oyunudur. Oyun basittir: taş makasları yener (onları kırar), makas kağıdı çarpar (keser) ve kağıt taşı (zarfı) yener. Şimdiye kadar bu basit oyunu oynamış olan herkes, favori bir hamleye sahip olmanın akıllıca olmadığını bilir: rakip bunu çabucak fark edecek ve galibiyet vuruşuna atlayacaktır. En iyi strateji (Nash dengesi), üç vuruştan biriyle üçte bir yapılan karışık rastgele bir hamle oynamaktır. Evrimsel oyun teorisi açısından, bu karma bir stratejidir. Ancak birçok yaşam formu karışık davranışlardan yoksundur - sadece bir (sözde saf) strateji sergilerler. Oyun yalnızca saf taş, kağıt ve makas stratejileriyle oynanırsa, evrimsel oyun dinamik olarak istikrarsızdır: Taş mutantlar, Makas iken bir popülasyon üzerinde üstünlük elde edebilir, ancak daha sonra Kağıt mutantlar tamamen Taş üzerinde üstünlük elde edebilir. ancak o zaman Makas mutantları tüm Kağıt popülasyonunu ele geçirebilir - vb ... Bu, oyunun ödeme matrisinde kolayca görülebilir, burada, mutantların istila yolları not edilirse, "istila mutantların "yolları" bir döngü oluşturur. Bu, döngüsel bir istila modelini tetikler.

"Taş-kağıt-makas", ekoloji çalışmasında doğal süreçleri modellemek için evrimsel bir oyuna dahil edildi . Bilim adamları, deneysel ekonomi yöntemlerini kullanarak , insan toplumunun gelişen dinamik davranışlarını laboratuvarda test etmek için PPC oyununu kullandılar. Evrimsel oyun teorisinin öngördüğü döngüsel sosyal davranışlar, çeşitli laboratuvar deneylerinde gözlemlenmiştir.

Yan benekli kertenkele

Yan benekli kertenkele ( Uta stansburiana ), her biri farklı bir çiftleşme stratejisi benimseyen üç biçime ( morflar ) sahip polimorfik bir kertenkeledir:

  1. Turuncu boğazlı birey çok agresiftir ve geniş bir alanda hareket eder - bu daha geniş alanda birçok dişiyle çiftleşmeye çalışır.
  2. Agresif olmayan sarı boğazlı birey, dişi kertenkelelerin işaretlerini ve davranışlarını taklit eder ve oradaki dişilerle çiftleşmek için "gizlice" "turuncu boğazlı" bölgeye kayar (böylece nüfusun kontrolünü kazanır).
  3. Mavi boğazlı birey bir dişiyle çiftleşir ve onu dikkatli bir şekilde tutar - "korsanların" ( spor ayakkabıların ) başarılı olmasını ve dolayısıyla bir popülasyondaki yerini almasını imkansız hale getirir .

Ancak, "mavi boğazlar", daha agresif "turuncu boğazların" yerini alamaz. Genel resim, altı yıllık bir nüfus döngüsü oluşturan “taş, makas, kağıt” oyunudur (bu sırayla). John Maynard Smith, bu kertenkelelerin esasen bir taş-kağıt-makas yapı oyunuyla meşgul olduklarını öğrendiğinde, “Kitabımı okudular! "

Raporlama, Cinsel Seçim ve Engellilik Teorisi

Darwin, evrimleşmiş birçok organizmada özgeciliğin nasıl var olduğunu açıklamanın zorluğunun yanı sıra, ikinci bir bilmeceyle de engellendi: Neden önemli sayıda tür , hayatta kalmaları açısından kendileri için açıkça elverişsiz olan fenotipik niteliklere sahip? doğal bölümleme süreci, örneğin bir tavus kuşunun kuyruğunda bulunan sorunlu tüylerin devasa yapısına karşı seçim  mi yapıyorsunuz ? Bu konuda Darwin bir meslektaşına şunları yazdı: “Tavus kuşunun kuyruğundaki tüye her baktığımda beni hasta ediyor. Evrimsel oyun teorisinin matematiği, yalnızca fedakarlığın varlığını değil, tavus kuşunun kuyruğunun ve diğer biyolojik dağınıklığın tamamen mantık dışı varlığını da açıkladı.

Analizde, biyolojik yaşamın sorunları ekonomiyi tanımlayan sorunlardan hiç de farklı değildir: kendini beslemek (kaynakların edinimi ve yönetimine benzer), hayatta kalma (rekabetçi strateji) ve yeniden üretme (yatırım, risk ve getiri ). Oyun teorisi başlangıçta ekonomik süreçlerin matematiksel bir analizi olarak tasarlanmıştı ve bu yüzden bu kadar çok biyolojik davranışı açıklamada bu kadar yararlı olduğu kanıtlandı. Evrimsel oyun teorisi modelinin ekonomik çağrışımları olan bir diğer önemli iyileştirmesi maliyet analizine dayanmaktadır. Basit bir maliyet modeli, tüm rakiplerin oyun maliyetleri tarafından uygulanan aynı cezaya maruz kaldığını varsayar, ancak durum böyle değildir. En başarılı oyuncular, daha az başarılı oyunculardan daha yüksek bir "servet rezervi" veya "erişilebilirlik" kazanacak veya biriktireceklerdir. Evrimsel oyun teorisindeki bu zenginlik etkisi, matematiksel olarak " kaynak tutma potansiyeli " ( İngilizce kaynak tutma potansiyeli için PDR veya RHP ) ile temsil edilir ve daha yüksek PDR'ye sahip bir rakip için etkin maliyetin bir rakip için olduğu kadar önemli olmadığını gösterir. daha düşük bir PDR ile. Yüksek PDR'ye sahip bir birey, potansiyel olarak başarılı yavrular üretmek için daha arzu edilir olduğundan, cinsel seçilimle , PDR'nin bir şekilde rekabetçi rakipler tarafından sinyallenecek şekilde gelişmesi mantıklıdır ve işe yaradığı için, bu sinyallemenin dürüstçe yapılması gerekir. tavır. Amotz Zahavi bu muhakemeyi , en iyi rakiplerin üstünlüklerini bir bedel karşılığında bildirdiklerine göre, handikap teorisi olarak adlandırılan bir şekilde geliştirdi . Yüksek PDR'ye sahip kişiler, bu kadar pahalı bir "gösterime" (özelliklerine göre) sahip olabildikleri için, bu raporlama, doğası gereği dürüsttür ve sinyalin alıcısı tarafından olduğu gibi görülebilir. Tavus kuşunun güzel ve pahalı tüyleri, bu fenomenin doğadaki en iyi örneğidir. Handikap ilkesinin matematiksel kanıtı, evrimsel oyun teorisi modellemesi kullanılarak Alan Grafen tarafından geliştirilmiştir.

Birlikte evrim

Bu makalede şu ana kadar iki tür dinamik tartışılmıştır:

  • evrimsel olarak istikrarlı bir strateji ile sonuçlanan rekabetçi stratejiler için istikrarlı bir duruma veya durağanlığa (sabit) yol açan evrimsel oyunlar;
  • Rakip stratejilerin oranlarının genel popülasyon içinde zaman içinde sürekli olarak değiştiği döngüsel davranış sergileyen evrimsel oyunlar (taş-kağıt-makas gibi).
Rekabetçi birlikte evrim: Pürüzlü derili semender ( Tarricha granulosa ), bir avcı olan sıçan yılanı ( Thamnophis sirtalis ) ile evrimsel bir silahlanma yarışından dolayı oldukça toksiktir ve bu da zehire çok toleranslıdır. Bu iki tür, Kızıl Kraliçe için bir silahlanma yarışına giriyor. 
Karşılıklı birlikte evrim: Darwin'in orkide ( Angraecum sesquipedale ) ve Morgan'ın sfenksi ( Xanthopan morgani ), nektar karşılığında güvenin polenle ilgilendiği ve karşılığında çiçeğin tozlaştığı karşılıklı bir ilişkiye sahiptir. 

Üçüncü bir dinamik, birlikte evrim , tür içi ve türler arası rekabeti birleştirir. Örnekler, yırtıcı-av rekabeti ve konukçu-parazit birlikte evriminin yanı sıra karşılıklılığı içerir . Tür çiftli ve çok türlü birlikte gelişen sistemler için ölçeklenebilir oyun modelleri oluşturuldu. Genel dinamikler, rekabetçi sistemler ve karşılıklı sistemler arasında farklılık gösterir.

Rekabetçi (karşılıklı olmayan) türler arası birlikte evrimsel bir sistemde, türler, diğer türlerle rekabet edebilecek en iyi uyarlamaların korunma eğiliminde olduğu bir silahlanma yarışına dahil olurlar. Oyunun kazanımları ve kopyalayıcıların dinamikleri bunu yansıtıyor. Bu , kahramanların "tek bir yerde kalmak için olabildiğince hızlı koşmaları" gereken bir Kızıl Kraliçe dinamiğine yol açar .

Birlikte evrimsel durumları kapsayacak şekilde bir dizi evrimsel oyun teorisi modeli oluşturulmuştur. Bu birlikte gelişen sistemlerde geçerli olan anahtar faktör, bu silahlanma yarışlarında stratejinin sürekli olarak uyarlanmasıdır. Bu nedenle birlikte gelişen modelleme, mutasyonun etkilerini yansıtan genetik algoritmaları içerirken, bilgisayarlar birlikte gelişen oyunun genel dinamiklerini simüle eder. Ortaya çıkan dinamikler, çeşitli parametreler değiştikçe incelenir. Birkaç değişken aynı anda oyunda olduğu için, çözümler çok değişkenli optimizasyonun alanı haline gelir. Kararlı noktaları belirlemek için matematiksel kriterler , çok değişkenli sistemlerde çözümlerin optimallik zirvelerinin bir ölçüsü olan Pareto optimum ve Pareto baskınlığıdır.

Carl Bergstrom ve Michael Lachmann, organizmalar arasındaki karşılıklı etkileşimlerdeki faydaların dağılımına evrimsel oyun teorisini uyguluyorlar. Darwinci uygunluk varsayımları, karşılıklı bir ilişkide daha yavaş büyüyen organizmanın faydalardan veya kazançlardan orantısız bir pay aldığını göstermek için kopyalayıcı dinamikler kullanılarak modellenmiştir.

Modeli genişletin

Bir sistemin davranışını analiz eden matematiksel bir model, incelenen şeyin temellerini veya "birinci dereceden etkilerini" anlamak için bir temel oluşturmaya yardımcı olmak için temelde olabildiğince basit olmalıdır. Bu anlayış bir kez yerine getirildikten sonra, diğer, daha ince parametrelerin ("ikinci derece etkiler"), birincil davranışlar üzerinde ek bir etkiye sahip olup olmadığını veya sistemdeki ek davranışları şekillendirip şekillendirmediğini görmek gerekir. Maynard Smith'in evrimsel oyun teorisi üzerine kurucu çalışmasının ardından, konu, özellikle özgecil davranış alanında, evrim dinamiklerini daha iyi anlamayı mümkün kılan bir dizi çok önemli uzantıdan geçti. Aşağıda, evrimsel oyun teorisinin bu temel uzantılarının iki örneğini bulabilirsiniz.

Uzay oyunları

Coğrafi evrim faktörleri, gen akışı ve yatay gen transferini içerir . Uzay oyunu modelleri, katılımcıları bir hücre ağına yerleştirerek geometriyi temsil eder: yarışmalar yalnızca yakın komşularla yapılır. Kazanan stratejiler, bu yakın mahalleleri ele geçirir ve ardından komşu mahallelerle etkileşime girer. Bu model işbirliği cepler istila ve "dişe diş" (tutsak ikilemi oyununda, fedakarlığını tanıtmak nasıl göstermek için yararlıdır TFT İngilizce dişe diş ) ayrıca ESS DEĞİL Nash dengesidir ama. Uzamsal yapı, bazen evrimsel grafik teorisinin temelini oluşturan genel bir etkileşimler ağına soyutlanır .

Bilgiye sahip olmanın neden olduğu etkiler

Evrimsel oyun teorisinde, geleneksel oyun teorisinde olduğu gibi, mahpusun dolaylı karşılıklılık ikileminde olduğu gibi (SAME çiftleri arasındaki rekabetin tekrarlı DEĞİLDİR), sinyal vermenin etkisi (bilgi edinme) büyük önem taşır. Bu, aile ile ilgili olmayan çoğu normal sosyal etkileşimin gerçekliğini modeller. Mahpusun ikileminde itibarın bir olasılık ölçüsü olmadığı sürece, yalnızca doğrudan karşılıklılık sağlanabilir. Bu bilgiler ayrıca dolaylı karşılıklılığı desteklemeye yardımcı olur.

Alternatif olarak, ajanlar, başlangıçta strateji ile ilişkili olmayan, ancak evrimsel dinamikler nedeniyle onunla ilişkili hale gelen keyfi bir sinyale erişebilirler. Bu, Yeşil sakal etkisi veya insanlarda etnik merkezciliğin evrimidir. Değerlendirilen oyuna bağlı olarak, işbirliği veya irrasyonel düşmanlığın gelişmesine izin verebilir.

Moleküler seviyeden çok hücreli seviyeye, bir çiftleşme partnerinin çekiminde veya RNA dizilerinden çeviri mekanizmasının evriminde olduğu gibi, verici ve reseptör arasında asimetrik bilgi içeren bir sinyalleme seti modeli uygun olabilir .

Sonlu popülasyonlar

Pek çok evrimsel oyun, örneğin karma stratejilerin başarısında sahip olabileceği etkiyi görmek için sonlu popülasyonlarda modellenmiştir.

Ayrıca görün

Notlar

  1. George Fiyat, fedakârlık ve kötülük ilk matematiksel modelleyiciler biri bu denklik özellikle duygusal seviyesi üzerinde rahatsız edici buldum ( fr ) O. Harman, fedakarlık Fiyat , Bodley Başkanı ,2010, 451  s. ( ISBN  978-1-84792-062-1 ) , böl.  9

Referanslar

  1. (en) J. Maynard Smith ve GR Price , "  The Logic of Animal Conflict  " , Nature , cilt.  246, n o  5427,Kasım 1973, s.  15–18 ( ISSN  1476-4687 , DOI  10.1038 / 246015a0 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  2. (in) Jonathan Newton , "  Evrimsel Oyun Teorisi: Bir Rönesans  " , Oyunlar , Cilt.  9, n o  2Haziran 2018, s.  31 ( DOI  10.3390 / g9020031 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  3. (in) David Easley & Jon Kleinberg, "  Ağlar, Kalabalıklar ve Pazarlar: Oldukça Bağlı Dünyada Hakkında Akıl Yürütme  " [PDF] üzerine www.cs.cornell.edu ,2010( 17 Haziran 2020'de erişildi )
  4. (de) J. v. Neumann , "  Zur Theorie der Gesellschaftsspiele  " , Mathematische Annalen , cilt.  100, n o  1,1 st Aralık 1928, s.  295–320 ( ISSN  1432-1807 , DOI  10.1007 / BF01448847 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  5. (in) E. Roy Weintraub , Oyun Tarihine Doğru Teorisi , Duke University Press,1992, 306  s. ( ISBN  978-0-8223-1253-6 , çevrimiçi okuyun )
  6. (in) Marek Cohen, A Reason for Everything: Natural Selection and the English Imagination , Faber and Faber ,2004, 392  s. ( ISBN  978-0-571-22393-0 ) , s.  231–240
  7. (inç) John Maynard Smith , "  Oyun teorisiyle ilk karşılaşmam, George Price'ın izniyle  " [video] ( 17 Haziran 2020'de erişildi )
  8. (inç) THOMAS L. Vincent , EVRİMSEL OYUN TEORİSİ, DOĞAL SEÇİM VE DİNAMİK Darwinist , CAMBRIDGE CAMBRIDGE UNIV PRESS,2005( çevrimiçi okuyun ) , s.  72
  9. (içinde) John Maynard Smith, Evolution and the Theory of Games ,1982, 224  s. ( ISBN  978-0-521-28884-2 , çevrimiçi okuyun )
  10. (in) Lee Dugatkin, Oyun Teorisi ve Hayvan Davranışı , Oxford University Press ,1998( ISBN  978-0-19-509692-7 ) , s.  2–20
  11. (içinde) Peter Hammerstein ve Reinhard Selten , "Bölüm 28 Oyun teorisi ve evrimsel biyoloji" , Handbook of Game Theory with Economic Applications , cilt.  2, Elsevier,1 st Ocak 1994( DOI  10.1016 / s1574-0005 (05) 80060-8 , çevrimiçi okuyun ) , s.  929–993
  12. (içinde) Larry Samuelson , "  Evolution and Game Theory  " , Journal of Economic Perspectives , cilt.  16, n o  2Haziran 2002, s.  47–66 ( ISSN  0895-3309 , DOI  10.1257 / 0895330027256 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  13. (tr) JW Weibull Evrimsel oyun teorisi. , MIT Press ,1995
  14. J. Hofbauer & K. Sigmund, Evrimsel oyunlar ve nüfus dinamikleri , Cambridge University Press ,1998
  15. (in) Richard Dawkins, The Selfish Gene , Oxford, Oxford University Press ,1976, 360  s. ( ISBN  978-0-19-929114-4 , çevrimiçi okuyun ) , s.  76-78
  16. (içinde) John Maynard Smith, Evolution and the Theory of Games ,1982, 224  s. ( ISBN  978-0-521-28884-2 , çevrimiçi okuyun ) , s.  28
  17. (içinde) John Maynard Smith, Evolution and the Theory of Games ,1982, 224  s. ( ISBN  978-0-521-28884-2 , çevrimiçi okuyun ) , s.  33
  18. (en) GA Parker ve EA Thompson , "  Dung fly Struggles: A test of the war of yıpratma  " , Behavioral Ecology and Sociobiology , cilt.  7, n o  1,1 st May 1980, s.  37-44 ( ISSN  1432-0762 , DOI  10.1007 / BF00302516 , çevrimiçi okumak erişilen, 2020 17 Haziran )
  19. (in) Alan Dugatkin, Hayvan Davranışının İlkeleri , WW Norton,2004, 596  s. ( ISBN  978-0-393-97659-5 ) , s.  255–260
  20. (in) K. Sigmund , "  William D. Hamilton's Work in Evolutionary Game Theory  " , pure.iiasa.ac.at üzerinde ,Mart 2002( 17 Haziran 2020'de erişildi )
  21. (in) B. Brembs , "Hamilton's Theory" , Encyclopedia of Genetics , Academic Press,1 st Ocak 2001( ISBN  978-0-12-227080-2 , DOI  10.1006 / rwgn.2001.0581 , çevrimiçi okuyun ) , s.  906–910
  22. R. Axelrod ve WD Hamilton , "  İşbirliğinin evrimi  ", Science (New York, NY) , cilt.  211, n o  4489,27 Mart 1981, s.  1390–1396 ( ISSN  0036-8075 , PMID  7466396 , DOI  10.1126 / science.7466396 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  23. William OH Hughes , Benjamin P. Oldroyd , Madeleine Beekman ve Francis LW Ratnieks , "  Ataların tek eşliliği, akraba seçiminin tümtoplumsallığın evriminin anahtarı olduğunu gösterir  ", Science (New York, NY) , cilt.  320, n o  5880,30 Mayıs 2008, s.  1213–1216 ( ISSN  1095-9203 , PMID  18511689 , DOI  10.1126 / science.1156108 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  24. Barbara L. Thorne , "  Termitlerde Eusociality Evrimi  ", Annual Review of Ecology and Systematics , cilt.  28, n o  1,1 st Kasım 1997, s.  27-54 ( ISSN  0066-4162 , DOI  10,1146 / annurev.ecolsys.28.1.27 , çevrimiçi okumak erişilen, 2020 17 Haziran )
  25. Martin A. Nowak , Corina E. Tarnita ve Edward O. Wilson , "  Tümtoplumsallığın evrimi  ", Nature , cilt.  466, n o  7310,26 Ağu 2010, s.  1057–1062 ( ISSN  1476-4687 , PMID  20740005 , PMCID  3279739 , DOI  10.1038 / nature09205 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  26. Andrew FG Bourke , "  Kapsayıcı fitness teorisinin geçerliliği ve değeri  ", Proceedings. Biyolojik Bilimler , cilt.  278, n o  172322 Kasım 2011, s.  3313–3320 ( ISSN  1471-2954 , PMID  21920980 , PMCID  3177639 , DOI  10.1098 / rspb.2011.1465 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  27. (in) Samir Okasha, Evolution and the Levels of Selection , Oxford, Oxford University Press ,2006, 263  s. ( ISBN  978-0-19-926797-2 , çevrimiçi okuyun )
  28. Jorge M. Pacheco , Francisco C. Santos , Max O. Souza ve Brian Skyrms , "  N-kişi geyik avı ikilemlerinde kolektif eylemin evrimsel dinamikleri  ", Proceedings. Biyolojik Bilimler , cilt.  276, n o  165522 Ocak 2009, s.  315–321 ( ISSN  0962-8452 , PMID  18812288 , PMCID  2674356 , DOI  10.1098 / rspb.2008.1126 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  29. R. Axelrod, The Evolution of Cooperation ,1984, 241  s. ( Mayıs ISBN  978-0-14-012495-8 )
  30. Martin A. Nowak ve Karl Sigmund , "  Dolaylı karşılıklılığın evrimi  ", Nature , cilt.  437, n o  7063,2005, s.  1293–1295 ( PMID  16251955 , DOI  10.1038 / nature04131 , Bibcode  2005Natur.437.1291N , çevrimiçi okuyun )
  31. Axelrod, R., The Evolution of Cooperation ,1984, Bölüm 1 ila 4  s. ( Mayıs ISBN  978-0-14-012495-8 )
  32. R. Alexander, The Biology of Moral Systems , Aldine Transaction,1987, 301  s. ( Mayıs ISBN  978-0-202-01174-5 )
  33. Martin A. Nowak , "  Görüntü puanlamasıyla dolaylı karşılıklılığın evrimi  ", Nature , cilt.  393, n o  6685,1998, s.  573–575 ( PMID  9634232 , DOI  10.1038 / 31225 , Bibcode  1998Natur.393..573N , S2CID  4395576 )
  34. Martin A. Nowak ve Karl Sigmund , "  Dolaylı Karşılıklılığın Dinamikleri  ", Teorik Biyoloji Dergisi , cilt.  194, n, o  , 4,1998, s.  561–574 ( PMID  9790830 , DOI  10.1006 / jtbi.1998.0775 )
  35. (içinde) Peter D. Taylor , "  iki tür oyuncu ile sürekli Evrimsel stratejiler  " , Journal of Applied Probability , cilt.  16, n o  1,Mart 1979, s.  76–83 ( ISSN  0021-9002 ve 1475-6072 , DOI  10.2307 / 3213376 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  36. (in) PD Taylor & LB Jonker, "  Evrimsel Kararlı Stratejiler ve oyun dinamikleri.  » , Matematiksel biyobilimler , 1-2, cilt.  40,1978, s.  145-156 ( çevrimiçi okuyun [PDF] )
  37. Martin Osborn, Oyun Teorisine Giriş , Oxford Press,2004( ISBN  0-19-512895-8 ) , s.  393-403
  38. R. Pool , "  Oyun teorisini teste koymak,  " Science (New York, NY) , cilt.  267, n o  5204,17 Mart 1995, s.  1591–1593 ( ISSN  0036-8075 , PMID  7886443 , DOI  10.1126 / science.7886443 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  39. Zibo Chen , Jackie Yen Tan , Yi Wen ve Shengniao Niu , "  Hibiscus latent Singapore virüsü ile tütün mozaik virüsü arasındaki etkileşimlerin bir oyun-teorik modeli  ", PloS One , cilt.  7, n o  5,2012, e37007 ( ISSN  1932-6203 , PMID  22623970 , PMCID  3356392 , DOI  10.1371 / journal.pone.0037007 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  40. (in) Stefano Allesina ve Jonathan M. Levine , "  Tür çeşitliliğinin rekabetçi bir ağ teorisi  " , Proceedings of the National Academy of Sciences , cilt.  108, n o  14,5 Nisan 2011, s.  5638-5642 ( ISSN  0027-8424 ve 1091-6490 , PMID  21415368 , DOI  10.1073 / pnas.1014428108 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  41. Moshe Hoffman , Sigrid Suetens , Uri Gneezy ve Martin A. Nowak , "  Rock-Paper-Scissors oyunundaki evrimsel dinamiklerin deneysel bir incelemesi  ", Scientific Reports , cilt.  5,Mart 6, 2015, s.  8817 ( ISSN  2045-2322 , PMID  25743257 , PMCID  4351537 , DOI  10.1038 / srep08817 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  42. (in) Timothy N. Cason Daniel Friedman ve Ed Hopkins , "  Taş Kağıt Makas Oyun Popülasyonunda Döngüler ve İstikrarsızlık: Sürekli Bir Zaman Deneyi  " , The Review of Economic Studies , Cilt.  81, n o  1,1 st Ocak 2014, s.  112–136 ( ISSN  0034-6527 , DOI  10.1093 / restud / rdt023 , çevrimiçi okuma , erişim tarihi 17 Haziran 2020 )
  43. (in) HS Alonzo ve Barry Sinervo , "  Eş seçimi oyunları, bağlama bağlı İyi genler ve yan lekeli kertenkelede genetik döngüler, yaygın yan lekeli kertenkele  " , Davranışsal Ekoloji ve Sosyobiyoloji , cilt.  49, n o  21 st Ocak 2001, s.  176–186 ( ISSN  1432-0762 , DOI  10.1007 / s002650000265 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  44. (in) K. Sigmund , "  John Maynard Smith ve Evrimsel Oyun Teorisi  " üzerine pure.iiasa.ac.at ,Aralık 2005( 17 Haziran 2020'de erişildi )
  45. (inç) Mark Pallen, The Rough Guide to Evolution , Penguin,2009, 346  s. ( ISBN  978-1-85828-946-5 ) , s.  74
  46. A. Zahavi , "  Eş seçimi - bir engel için bir seçim  ", Theoretical Biology Dergisi , cilt.  53, n o  1,Eylül 1975, s.  205-214 ( ISSN  0022-5193 , Sayfalar  1195756 , DOI  10.1016 / 0022-5193 (75) 90111-3 , okumak çevrimiçi , erişilen , 2020 17 Haziran )
  47. A. Grafen , “  Engel olarak biyolojik sinyaller  ”, Theoretical Biology Dergisi , cilt.  144, n, o  , 4,21 Haziran 1990, s.  517-546 ( ISSN  0022-5193 , PMID  2402153 , DOI  10.1016 / s0022-5193 (05) 80088-8 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  48. (in) Matjaž Perc ve Attila Szolnoki , "  birlikte evrimsel oyunlar Bir mini inceleme  " , Biosystems , cilt.  99, n o  21 st Şubat 2010, s.  109–125 ( ISSN  0303-2647 , DOI  10.1016 / j.biosystems.2009.10.003 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  49. (in) Dave Cliff ve Geoffrey F. Miller , "  Kırmızı kraliçeyi izleme: Birlikte evrimsel simülasyonlarda uyarlanabilir ilerlemenin ölçümleri  " , Yapay Yaşamdaki Gelişmeler , Springer, Bilgisayar Bilimi Notlarını okuyarak,1995, s.  200–218 ( ISBN  978-3-540-49286-3 , DOI  10.1007 / 3-540-59496-5_300 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  50. (içinde) Sevan G. Ficici ve Jordan B. Pollack , "  Birlikte Evrimsel Öğrenmede Pareto Optimality  " , Yapay Yaşamdaki Gelişmeler , Springer, Bilgisayar Bilimlerinde Notları okuyarak,2001, s.  316–325 ( ISBN  978-3-540-44811-2 , DOI  10.1007 / 3-540-44811-X_34 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  51. Carl T. Bergstrom ve Michael Lachmann , "  The Red King effect: en yavaş koşucu birlikte evrimsel yarışı kazandığında  ", Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , cilt.  100, n o  221 Ocak 2003, s.  593-598 ( ISSN  0027-8424 , PMID  12525707 , DOI  10.1073 / pnas.0134966100 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  52. (in) Martin Nowak Evolutionary Dynamics: Exploring the Equations of Life , Harvard University Press ,2006, 363  s. ( ISBN  978-0-674-02338-3 , çevrimiçi okuyun ) , s.  152-154
  53. Réka Albert ve Albert-László Barabási , "  Karmaşık ağların istatistiksel mekaniği  ", Modern Fizik İncelemeleri , cilt.  74, n o  1,30 Ocak 2002, s.  47–97 ( DOI  10.1103 / RevModPhys.74.47 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  54. Hamidou Tembine , Eitan Altman , Rachid El- Azouzi ve Yezekael Hayel , "  Kablosuz Ağlarda Evrimsel Oyunlar  ", Sistemler, İnsan ve Sibernetik üzerine IEEE İşlemleri, Bölüm B (Sibernetik) , cilt.  40, n o  3,Haziran 2010, s.  634–646 ( ISSN  1941-0492 , DOI  10.1109 / TSMCB.2009.2034631 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  55. (en-US) Ross A. Hammond ve Robert Axelrod , "  The Evolution of Ethnocentrism  " , Journal of Conflict Resolution , cilt.  50, n o  6,Aralık 2006, s.  926–936 ( ISSN  0022-0027 ve 1552-8766 , DOI  10.1177 / 0022002706293470 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )
  56. (in) Artem Kaznatcheev , "  Etnosentrizmin Kişilerarası Etkileşimdeki Değişimlere Dayanıklılığı  " , 2010 AAAI Sonbahar Sempozyumu Serisi ,3 Kasım 2010( çevrimiçi okuyun , 17 Haziran 2020'de danışıldı )
  57. Justin Jee , Andrew Sundstrom , Steven E. Massey ve Bud Mishra , “  Bilgi asimetrik oyunlar bize Crick'in 'donmuş kaza' bağlamı hakkında ne söyleyebilir?  ", Journal of the Royal Society, Arayüz , cilt.  10, n o  88,6 Kasım 2013, s.  20130614 ( ISSN  1742-5662 , PMID  23985735 , PMCID  3785830 , DOI  10.1098 / rsif.2013.0614 , çevrimiçi okuma , 17 Haziran 2020'de erişildi )

İlgili Makaleler

Ek kaynakça

  • Davis, Morton; "Oyun Teorisi - Teknik Olmayan Giriş", Dover Books, ( ISBN  0-486-29672-5 )
  • Dawkins, Richard ; "Bencil Gen", Oxford University Press, ( ISBN  0-19-929114-4 )
  • Dugatkin ve Reeve; "Oyun Teorisi ve Hayvan Davranışı", Oxford University Press, ( ISBN  0-19-513790-6 )
  • Hofbauer ve Sigmund; "Evrimsel Oyunlar ve Nüfus Dinamikleri", Cambridge University Press, ( ISBN  0-521-62570-X )
  • Kohn, Marek; "Her Şeyin Nedeni", Faber ve Faber, ( ISBN  0-571-22393-1 )
  • Sandholm, William H .; "Nüfus Oyunları ve Evrim Dinamikleri", MIT Press, ( ISBN  0262195879 )
  • Segerstrale, Ullica; "Doğanın Kahini - WD Hamilton'un yaşamı ve çalışması", Oxford University Press, 2013, ( ISBN  978-0-19-860727-4 )
  • Sigmund, Karl ; "Games of Life", Penguin Books, ayrıca Oxford University Press, 1993, ( ISBN  0198547838 )
  • Vincent ve Brown; "Evrimsel Oyun Teorisi, Doğal Seleksiyon ve Darwinci Dinamikler", Cambridge University Press, ( ISBN  0-521-84170-4 )

Dış bağlantılar